Resumen del contenido principal
Aunque compañías dedicadas al desarrollo de grandes modelos de inteligencia artificial, como Zhipu y MiniMax, tienen ingresos escasos y registran pérdidas significativas (por ejemplo, Zhipu tuvo ingresos de 724 millones en 2025 pero pérdidas de 4.700 millones), han logrado obtener un coeficiente de precio-ventas de cientos de veces su valor de mercado en la bolsa de Hong Kong y un valor de mercado de miles de millones de yuanes, además de haber iniciado el proceso para volver a cotizar en la bolsa de valores de China. La lógica detrás de esto no se basa en la rentabilidad comercial, sino en la necesidad estratégica de "IA soberana" del país (el sentimiento de seguridad en el contexto de la competencia tecnológica entre las grandes potencias) y la escasez de activos tras la desaceleración del sector inmobiliario (los fondos buscan nuevos lugares donde invertir). No obstante, enfrentan tres desafíos importantes: el riesgo de que su valor sea absorbido por los proveedores de capacidad de cálculo, la convergencia tecnológica y las limitaciones en la disponibilidad de recursos de cálculo. A largo plazo, su valor debe ajustarse a su verdadero valor para los usuarios.
I. ¿Por qué una empresa que pierde 4700 millones vale 7000 millones? Se trata de una cuestión de "seguridad nacional"
Puede parecer absurdo que una compañía que gana 700 millones al año pero pierda 4700 millones valga 7000 millones. Sin embargo, estas empresas son las representantes de la "IA soberana de China". La competencia tecnológica entre las grandes potencias es crucial para determinar el futuro competitivo de un país, al igual que lo fue en el ámbito de la tecnología nuclear o la exploración espacial. Si China no cuenta con sus propios modelos de IA avanzados, podría quedarse atrapada y quedarse atrás. Este temor es mucho más importante que la rentabilidad inmediata; incluso si se pierden miles de millones, siempre que se pueda garantizar la posesión de tecnología propia, merece la inversión. Lo que el país busca no es un solo ganador, sino varios competidores potenciales (como Zhipu, MiniMax y DeepSeek). Incluso si la mayoría fracasan, al menos uno podría tener éxito. Es como comprar un seguro: se paga una cuota para obtener la tranquilidad de no quedar atrapados por cuestiones tecnológicas. El alto valor de mercado de estas compañías es, en esencia, un "prémio de seguro" pagado por el estado a través del mercado financiero.
II. ¿De dónde viene el dinero? Tras la desaceleración inmobiliaria, miles de millones de yuanes buscan nuevos destinos para invertir
En los últimos 20 años, la mayor parte del dinero de los chinos se ha invertido en propiedades inmobiliarias, que representan casi el 70% de los activos familiares. Pero ahora que los precios de las viviendas no están subiendo y los intereses de los ahorros son bajos, los inversores buscan nuevas opciones. La IA se ha convertido en la opción ideal: ofrece una oportunidad para superar las limitaciones tecnológicas, cuenta con el respaldo de políticas gubernamentales y abre un amplio espacio para la innovación. Además, hay muy pocas compañías especializadas en IA en China, lo que ha llevado a que los fondos se dirijan hacia estas empresas, elevando así su valor de mercado.
III. ¿Pueden las compañías de IA mantener su rentabilidad mientras los gigantes tecnológicos gastan enormes sumas? Gigantes como Tencent, Alibaba y ByteDance han invertido miles de millones sin encontrar un modelo de negocio rentable:
- Alibaba gastó 1039 millones en 2025 en investigación y desarrollo (frente a solo 244 millones hace tres años), y casi todo su beneficio se ha destinado al desarrollo de IA.
- En el primer trimestre de 2025, las actividades relacionadas con la IA de Tencent consumieron 8800 millones de sus ingresos.
- ByteDance planea invertir 5000 millones en 2026 (lo que representa casi todo su beneficio anual).
Aunque estos gigantes tienen gran influencia y oportunidades de negocio, no han logrado obtener ganancias significativas. Para las compañías de IA, que dependen exclusivamente de la venta de modelos, las cosas son aún más difíciles, ya que no poseen sus propios escenarios de uso y deben vender sus servicios o modelos a proveedores de capacidad de cálculo (chips, alquiler de recursos). Por ejemplo, si una compañía aumenta el precio de sus servicios, también aumentan los costos relacionados con la capacidad de cálculo, sin que eso se refleje en su rentabilidad. Si ni siquiera estos gigantes pueden generar ganancias, ¿cómo podrían hacerlo las empresas de IA?
IV. Tres desafíos cruciales para las compañías de IA: el robo de fondos, la convergencia tecnológica y las limitaciones en la capacidad de cálculo
A pesar de los altos valores de mercado a corto plazo, las empresas de IA enfrentan tres problemas importantes:
1. Robo de valor: Los beneficios generados por la IA son obtenidos por proveedores de chips y servicios de alquiler de capacidad de cálculo, lo que deja a estas compañías en una posición desventajosa.
2. Convergencia tecnológica: La diferencia en la calidad de los modelos nacionales está disminuyendo, y la competencia se centra ahora en canales y ecosistemas, áreas en las que las empresas de IA no cuentan con ventajas (mientras que otros gigantes tienen plataformas como WeChat y Taobao).
3. Limitaciones en la capacidad de cálculo: La oferta de chips nacionales es insuficiente, y las importaciones están restringidas. Esto impide el desarrollo de IA a un ritmo adecuado.
V. ¿El valor final se basará en historias emocionantes o en el verdadero valor? A largo plazo, los altos valores de mercado no serán sostenibles
A corto plazo, la necesidad estratégica de IA soberana y la escasez de activos pueden justificar los altos precios. Pero a largo plazo, solo aquellos modelos que realmente creen valor para los usuarios lograrán un valor de mercado sólido. El valor de una empresa no puede basarse únicamente en promesas o estrategias políticas; debe demostrar su capacidad para generar beneficios reales para los usuarios (por ejemplo, reducir costos o mejorar la calidad de vida). Los altos valores actuales son más bien como "papeles comerciales" que dependen de si las compañías pueden superar los desafíos y resolver las necesidades reales de los consumidores.